Optimierung durch Data Science: Die Synergie von Six Sigma und maschinellem Lernen (Teil 6)
In den bisherigen Teilen dieser Serie haben wir uns ausführlich mit der Entwicklung und Bewertung von Modellen auseinandergesetzt. Nun richten wir unseren Blick auf die abschließenden Phasen des Six-Sigma-Prozesses: Implementierung (Improve) und Überwachung (Control).
Optimierung durch Data Science: Die Synergie von Six Sigma und maschinellem Lernen (Teil 5)
In den letzten beiden Teilen unserer Serie haben wir einen detaillierten Blick auf die grundlegenden Modelle und Algorithmen vorgestellt, die uns bei der Analyse von Daten in Six-Sigma-Projekten zur Verfügung stehen. In diesem Teil werden wir näher darauf eingehen, wie wir die Leistung der Modelle evaluieren und die Qualität unserer Vorhersagen sicherstellen können.
Optimierung durch Data Science: Die Synergie von Six Sigma und maschinellem Lernen (Teil 4)
Übernimmt maschinelles Lernen die Six-Sigma-Analyse-Phase? Die Analyse-Phase bildet das statistische Herzstück von Six-Sigma-Projekten. Mit seinem starken Fokus auf statistischen und datenbasierten Untersuchungen unterscheidet sich Six Sigma signifikant von anderen gängigen Problemlösungsverfahren.
Optimierung durch Data Science: Die Synergie von Six Sigma und maschinellem Lernen (Teil 3)
Übernimmt maschinelles Lernen die Six-Sigma-Analyse-Phase? Die Analyse-Phase bildet das statistische Herzstück von Six-Sigma-Projekten. Mit seinem starken Fokus auf statistischen und datenbasierten Untersuchungen unterscheidet sich Six Sigma signifikant von anderen gängigen Problemlösungsverfahren.
Optimierung durch Data Science: Die Synergie von Six Sigma und maschinellem Lernen (Teil 2)
In der Welt der Datenanalyse spielen Datenqualität und Datenvalidierung sowohl bei der klassischen Statistik als auch beim maschinellen Lernen eine entscheidende Rolle. Die Measure-Phase im Six-Sigma-Projekt zielt genau darauf ab.
Optimierung durch Data Science: Die Synergie von Six Sigma und maschinellem Lernen (Teil 1)
Die Evolution von Six Sigma hat zu einer breiteren Anwendung von Statistiktools geführt, die Unternehmen bei der Prozessoptimierung unterstützen. Doch die stetige Weiterentwicklung der Datenanalyse hat ein neues Zeitalter eingeläutet: das des maschinellen Lernens.
Hier bloggt Ihre Redaktion.